Qué es: la prueba exacta de Fisher

¿Qué es la prueba exacta de Fisher?

La prueba exacta de Fisher es una prueba de significación estadística que se utiliza para determinar si existen asociaciones no aleatorias entre dos variables categóricas en una tabla de contingencia. A diferencia de la prueba Chi-cuadrado, que se utiliza a menudo para propósitos similares, la prueba exacta de Fisher es particularmente útil cuando los tamaños de muestra son pequeños o cuando los datos son escasos. La prueba calcula la probabilidad exacta de observar los datos, dada la hipótesis nula de que las dos variables son independientes. Esto lo convierte en una herramienta poderosa para investigadores en campos como la bioestadística, la epidemiología y las ciencias sociales, donde los tamaños de muestra pequeños son comunes.

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Cuándo utilizar la prueba exacta de Fisher

La prueba exacta de Fisher es más apropiada cuando se trata de tablas de contingencia de 2 × 2, aunque también puede extenderse a tablas más grandes. Es particularmente beneficioso en escenarios donde la frecuencia esperada de cualquier celda de la tabla es menor que cinco, lo que viola los supuestos de la prueba de Chi-cuadrado. Por ejemplo, en ensayos clínicos o estudios que involucran enfermedades raras, los investigadores pueden encontrar datos limitados que requieran el uso de la prueba exacta de Fisher para sacar conclusiones válidas sobre la relación entre el tratamiento y el resultado.

Cómo funciona la prueba exacta de Fisher

La prueba opera calculando la distribución hipergeométrica, que describe la probabilidad de obtener una distribución específica de conteos en una tabla de contingencia bajo la hipótesis nula. La fórmula implica el factorial de los recuentos en cada celda de la tabla, lo que permite el cálculo exacto de las probabilidades. Al comparar los datos observados con la distribución esperada bajo la hipótesis nula, la prueba exacta de Fisher proporciona un valor p que indica la solidez de la evidencia contra la hipótesis nula. Un valor p bajo sugiere una asociación significativa entre las dos variables categóricas.

Interpretación de los resultados

Los resultados de la prueba exacta de Fisher generalmente se presentan como un valor p, que indica la probabilidad de observar los datos si la hipótesis nula fuera cierta. Un valor p inferior a un nivel de significancia predeterminado (comúnmente establecido en 0.05) sugiere que existe una asociación estadísticamente significativa entre las variables. Los investigadores deben interpretar estos resultados en el contexto de su estudio, considerando factores como el tamaño de la muestra, el tamaño del efecto y la importancia práctica de los hallazgos. Es esencial recordar que la significación estadística no implica causalidad.

Limitaciones de la prueba exacta de Fisher

Si bien la prueba exacta de Fisher es un método sólido para analizar datos categóricos, tiene limitaciones. Un inconveniente importante es su intensidad computacional, especialmente para tablas de contingencia más grandes. A medida que aumenta el tamaño de la tabla, los cálculos se vuelven más complejos y requieren más tiempo. Además, la Prueba Exacta de Fisher no proporciona información sobre la fuerza o dirección de la asociación; simplemente indica si existe una asociación. Los investigadores deberían considerar complementar la prueba exacta de Fisher con otros métodos estadísticos para obtener una comprensión más completa de sus datos.

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Implementación de software

La prueba exacta de Fisher se puede realizar fácilmente utilizando varios paquetes de software estadístico, incluidos R, Python, SPSS y SAS. En R, por ejemplo, la función `fisher.test()` permite a los usuarios realizar la prueba con un código mínimo. De manera similar, la biblioteca `scipy.stats` de Python proporciona una función `fisher_exact()` para ejecutar la prueba. Estas herramientas no solo agilizan el proceso, sino que también mejoran la precisión de los cálculos, haciéndolos accesibles para investigadores con distintos niveles de experiencia estadística.

Aplicaciones de la prueba exacta de Fisher

La prueba exacta de Fisher se utiliza ampliamente en múltiples disciplinas, incluidas la medicina, la psicología y la investigación de mercado. En los ensayos clínicos, ayuda a determinar la eficacia de los tratamientos comparando los resultados entre diferentes grupos. En epidemiología, se emplea para evaluar la asociación entre factores de riesgo y aparición de enfermedades. Los investigadores de mercado utilizan la prueba exacta de Fisher para analizar las preferencias y comportamientos de los consumidores, permitiéndoles tomar decisiones basadas en datos. Su versatilidad y confiabilidad lo convierten en un elemento básico en el conjunto de herramientas de los analistas de datos y estadísticos.

Pruebas alternativas

Si bien la prueba exacta de Fisher es una herramienta valiosa, existen pruebas alternativas que los investigadores pueden considerar en función de las características específicas de sus datos. La prueba de Chi-cuadrado es una alternativa común para muestras de mayor tamaño, ya que requiere menos exigencia computacional. Sin embargo, es fundamental garantizar que se cumplan los supuestos de la prueba de Chi-cuadrado. Otras alternativas incluyen la prueba exacta de Barnard y la prueba exacta Mid-P, que pueden proporcionar diferentes perspectivas sobre los datos. Cada prueba tiene sus ventajas y limitaciones, y la elección de la prueba debe guiarse por la pregunta de investigación y la estructura de datos.

Conclusión sobre la prueba exacta de Fisher

La prueba exacta de Fisher sigue siendo una piedra angular en el campo de la estadística para analizar datos categóricos, particularmente en situaciones donde los tamaños de muestra son pequeños o las distribuciones de datos son escasas. Su capacidad para proporcionar valores p exactos lo convierte en la opción preferida de los investigadores que buscan establecer asociaciones entre variables categóricas. Al comprender la mecánica, las aplicaciones y las limitaciones de la prueba exacta de Fisher, los investigadores pueden tomar decisiones informadas sobre sus análisis estadísticos y sacar conclusiones significativas de sus datos.

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